Denodo erhält Leader-Einstufung im aktuellen Gartner Magic Quadrant für Data Integration Tools

Kunden von Denodo profitieren von Datenvirtualisierung, um ihren Business-Anwendern eine schnelle und zuverlässige Datenintegration zu ermöglichen, ohne die Daten replizieren zu müssen. Dies beschleunigt die Informationsbeschaffung maßgeblich. Die neueste Version 8.0 der Denodo-Plattform bietet innovative Funktionen wie zum Beispiel die Integration in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, Automatisierung von Data Science-Prozessen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML), API-/Microservice-Erweiterungen sowie Hyper-Performance. Diese Funktionen heben die Nutzung der Datenvirtualisierungs-Plattform im Rahmen erweiterter und logischer Data Fabric-Architekturen auf ein ganz neues Level.

„Die Platzierung von Denodo im Leader-Quadranten unterstreicht die Bedeutung der Datenvirtualisierung als modernen Datenintegrationsansatz. Darüber hinaus spiegelt es den enormen Wert wider, von dem unsere Kunden in vielen Bereichen profitieren – unter anderem: ML-basierter Datenkatalog, Beschleunigung intelligenter Abfrageprozesse sowie automatisiertes Infrastruktur-Management für Hybrid- und Multi-Cloud-Szenarien“, so Ravi Shankar, Senior Vice President und Chief Marketing Officer bei Denodo. „Die neueste Version unserer Plattform ermöglicht eine logische Data Fabric-Architektur mithilfe einer neuen, webbasierten Benutzeroberfläche, Single-Sign-On-Integration, schnellerer Abfragen auf Grundlage vorberechneter Zusammenfassungen, der Unterstützung von GraphQL und vieles mehr.“

Laut des Berichts hat sich im Jahr 2020 der Fokus im Markt der Datenintegration weg von der traditionellen Bulk/Batch-Datenbereitstellung verschoben. Mehr als 50 Prozent der befragten Unternehmen gaben vielmehr an, dass ihre Datenintegrations-Lösung dazu im Stande sein muss zwischen verschiedenen Arten der Datenbereitstellung wechseln zu können und diese miteinander zu kombinieren.

Der vollständige, kostenlose Magic Quadrant Bericht von Ehtisham Zaidi et al., der am 18. August 2020 veröffentlicht wurde, ist hier erhältlich.

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